리스팅 동기화
영업시간, 주소, 사진, 메뉴를 Obenan에서 한 번 수정하면 해당 항목을 지원하는 모든 연결 플랫폼으로 전송되어 출처 간 불일치가 줄어듭니다.
리뷰 및 질문 대응
승인된 정보를 바탕으로 브랜드 톤의 답변 초안을 작성하고, 승인 후 게시하거나 설정한 자동 답변 규칙으로 운영합니다.
로컬 콘텐츠 자동화
매장에서 실제로 일어난 순간을 로컬 업데이트로 바꿔 수집·준비·품질 점검·게시까지 처리하며 팀의 수고를 늘리지 않습니다.
AI가 읽는 매장 데이터
매장 정보를 기계 판독 가능한 형식으로 게시해 검색엔진, 음성 어시스턴트, AI 어시스턴트가 해석할 수 있도록 하여 답변 정확도를 유지합니다.
지점별 리포트
지점별 리포트로 고객이 칭찬하는 점과 불만을 보여주고, 지점·지역·브랜드를 넘나드는 패턴을 드러냅니다.
Obenan은 고객과 AI 어시스턴트가 실제 매장을 검색할 때 찾게 되는 정보를 관리합니다. 핵심 약속은 대규모에서의 정확성입니다. 영업시간, 주소, 메뉴, 사진을 하나의 레코드로 관리해 Google, Apple Maps, Facebook 및 해당 항목을 지원하는 다른 디렉터리로 배포하므로, 어시스턴트가 읽는 정보가 자사 웹사이트와 일치합니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 어시스턴트가 '베를린에서 아침을 먹을 곳' 같은 로컬 질문에 찾을 수 있는 구조화 데이터로 답하는 지금, 이 점은 더 중요해졌습니다.
플랫폼에는 세 가지 워크플로가 있습니다. 자동 콘텐츠는 매장의 실제 순간을 로컬 업데이트로 전환해 수집·준비·품질 점검·게시 단계를 거칩니다. 리뷰 관리는 여러 사이트의 리뷰를 모아 승인된 정보로 브랜드 톤의 답변을 작성하고 반복되는 고객 질문에 답하며, 승인 후 게시하거나 설정한 자동 답변 규칙으로 운영합니다. 리포트는 지점별 성과를 포트폴리오 차원의 패턴으로 정리해, 본사가 어느 지점이 가시성을 높이고 있는지, 어디의 영업시간이나 메뉴가 낡았는지 볼 수 있게 합니다.
Obenan은 레스토랑, 카페, 바, 호텔, 은행, EV 충전망, 피트니스, 호스피탈리티 그룹 등 실제 매장을 대상으로 하며 다지점 운영에 가장 적합합니다. 공개된 레퍼런스에는 Nusr-Et와 Banco de Boquerones 그룹 같은 호스피탈리티 브랜드가 있으며, 1,500개 이상의 레스토랑·카페·바가 사용한다고 밝히고 있습니다. AI 대 AI 접근도 있습니다. 호환되는 AI 어시스턴트가 연결된 워크플로로 Obenan을 조작해, 관리자가 '오늘 우리 매장 상태는'이라고 묻으면 영업시간 불일치와 오래된 메뉴를 점검하고 수정안을 미리 준비해 알려줍니다.